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Advanced Engineering Informatics
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人气：117

Advanced Engineering Informatics SCIE

  • ISSN：1474-0346
  • 出版商：Elsevier Ltd
  • 出版语言：English
  • E-ISSN：1873-5320
  • 出版地区：ENGLAND
  • 是否预警：否
  • 创刊时间：2002
  • 出版周期：Quarterly
  • TOP期刊：是
  • 影响因子：8
  • 是否OA：未开放
  • CiteScore：12.4
  • H-index：68
  • 研究类文章占比：96.59%
  • Gold OA文章占比：11.12%
  • 文章自引率：0.1818...
  • 开源占比：0.0769
  • OA被引用占比：0.0364...
  • 出版国人文章占比：0.3
  • 出版修正文章占比：0.0102...
  • 国际标准简称：ADV ENG INFORM
  • 涉及的研究方向：工程技术-工程：综合
  • 中文名称：高级工程信息学
  • 预计审稿周期： 约4.5个月 约9.3周
国内分区信息：

大类学科：工程技术  中科院分区  1区

国际分区信息：

JCR学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE、ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY  JCR分区  Q1

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期刊简介 国内分区 国际分区 CiteScore 期刊评价 发文统计 高引用文章
  • 影响因子：8
  • Gold OA文章占比：11.12%
  • OA被引用占比：0.0364...
  • CiteScore：12.4
  • 研究类文章占比：96.59%
  • 开源占比：0.0769
  • 文章自引率：0.1818...
  • 出版国人文章占比：0.3

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Advanced Engineering Informatics 期刊简介

Advanced Engineering Informatics是工程技术领域的一本权威期刊。由Elsevier Ltd出版社出版。该期刊主要发表工程技术领域的原创性研究成果。创刊于2002年，是工程技术领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载工程技术-工程：综合及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展，更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准，确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外，该刊同时被SCIE数据库收录，并被划分为中科院SCI1区期刊，相当于A级期刊（最高刊物级别），它始终坚持创新，不断专注于发布高度有价值的研究成果，不断推动工程技术领域的进步。

同时，我们注重来稿文章表述的清晰度，以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此，我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 约4.5个月 约9.3周。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑，建议您在提交前主动与期刊主编取得联系，或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向，为您推荐最为合适的期刊，助力您顺利投稿，实现学术成果的顺利发表。

Advanced Engineering Informatics 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 1区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 工程：综合 1区 1区 是 否
中科院分区 2022年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 1区 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 工程：综合 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 1区 2区 是 否
中科院分区 2021年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 工程：综合 2区 2区 否 否
中科院分区 2021年12月基础版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 工程：综合 3区 2区 否 否
中科院分区 2021年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 工程：综合 2区 2区 否 否
中科院分区 2020年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 工程：综合 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 1区 2区 是 否

Advanced Engineering Informatics 期刊国际分区信息（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 22 / 197

89.1%
学科：ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 4 / 179

98%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 17 / 198

91.67%
学科：ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 9 / 180

95.28%

CiteScore指数（2024年最新版）

  • CiteScore：12.4
  • SJR：1.731
  • SNIP：2.176
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Computer Science 小类：Information Systems Q1 31 / 394

92%
大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence Q1 43 / 350

87%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图
Created with Highcharts 4.2.6大类分区大类分区2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年0.511.522.533.5
期刊影响因子和自引率趋势图
Created with Highcharts 4.2.6影响因子自引率影响因子自引率2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年024681001020304050

发文统计

年发文量统计
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年发文量 40 82 52 75 99 115 145 209 322 411
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 161
USA 68
Singapore 37
Taiwan 30
Australia 26
England 26
Canada 24
GERMANY (FED REP GER) 23
South Korea 16
New Zealand 11
机构发文量统计
机构 数量
NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY & NATIONAL INSTITUTE OF EDUCATION (NIE) SINGAPORE 29
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY 26
HONG KONG POLYTECHNIC UNIVERSITY 25
CURTIN UNIVERSITY 14
UNIVERSITY OF HONG KONG 12
TSINGHUA UNIVERSITY 11
NATIONAL TSING HUA UNIVERSITY 10
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 10
HUBEI ENGN RES CTR VIRTUAL SAFE & AUTOMATED CONST 9
TIANJIN UNIVERSITY 9

高引用文章

文章名称 引用次数
A new wind power prediction method based on ridgelet transforms, hybrid feature selection and closed-loop forecasting 75
Automated detection of workers and heavy equipment on construction sites: A convolutional neural network approach 38
Short-term electricity demand forecasting with MARS, SVR and ARIMA models using aggregated demand data in Queensland, Australia 28
Deep-learning neural-network architectures and methods: Using component based models in building-design energy prediction 26
A deep learning-based method for detecting non-certified work on construction sites 25
Prediction of soil compression coefficient for urban housing project using novel integration machine learning approach of swarm intelligence and Multi-layer Perceptron Neural Network 25
Applications of 3D point cloud data in the construction industry: A fifteen-year review from 2004 to 2018 24
Prototyping virtual reality serious games for building earthquake preparedness: The Auckland City Hospital case study 22
Times-series data augmentation and deep learning for construction equipment activity recognition 22
A deep learning-based approach for mitigating falls from height with computer vision: Convolutional neural network 22

我们的优势

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